CN105513013B - 一种手机图片发型合成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种手机图片发型合成方法，属于图像处理技术领域。所述合成方法中，用户通过手机拍摄目标图片和源图片，对目标图片和源图片分别检测出人脸区域和头发区域，然后将头发与人脸合成并作后期处理。对于头发区域检测，本发明提出了一种利用K均值聚类的检测方法，得到精确的头发区域；对于人脸与头发的合成，本发明提出发型归一化的方法，比使用人脸归一化的方法合成的图片更美观自然。
Description
技术领域
本发明涉及一种发型合成的方法，属于图像处理技术领域。
背景技术
发型的合成有助于人们选择适合自己的发型，现有的发型合成的方法是将发型模型与人脸进行合成，再手工调整使人脸与发型的合成美观自然。这种方法有如下几个缺点：(1)自动合成的不自然会带来额外的手工操作，并因此降低用户的体验感；(2)发型库固定，用户不能随时体验新的发型。
发明内容
本发明的目的是解决发型与人脸的自动合成以及合成后发型不自然的问题，应用场景是手机拍摄人的头面部图片，包括目标图片和源图片。本发明提供的手机图片发型合成方法，用户通过手机拍摄目标图片和源图片(即提供发型的图片)，对目标图片和源图片分别检测出人脸区域和头发区域，然后将头发与人脸合成，最后进行对合成边缘进行平滑处理，使合成图美观自然。对于头发区域检测，本发明提出了一种利用K均值聚类的检测方法；对于人脸与头发的合成，本发明提出发型归一化的方法，保持人脸尺寸不变，对头发区域做归一化处理，使合成效果更为自然。
一种手机图片发型合成方法，包括以下几个步骤：
步骤1：手机拍摄人的头面部图片，包括目标图片和源图片。
所述的目标图片是指包含人脸区域的图片，所述的源图片是指包含头发区域的图片，可以提供发型的图片。
步骤2：在目标图片上进行人脸检测，得到人脸区域；
考虑到计算效率的问题，本发明中采用基于肤色的彩色图像人脸检测方法。人脸检测在YCbCr颜色空间进行，首先将目标图片从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，用标注肤色区域的目标图片训练以获得人脸肤色的二维高斯模型，即肤色模型，利用肤色模型检测目标图片中人脸区域。
步骤3：在源图片上进行人脸检测和头发检测，得到头发区域；
采用步骤2的方法在源图片上进行人脸检测得到人脸区域，然后在人脸区域精定位的基础上，将人脸区域向四个方向各延伸1/2人脸大小，作为发型候选区域，在此发型候选区域内，利用K均值聚类得到头发区域的精定位。
步骤4：人脸与头发合成；
在人脸检测和头发检测的基础上，将人脸与目标发型进行合成。本发明提出了一种发型归一化的方法，根据人脸大小改变发型尺寸使其适应目标人脸，得到合成图像。该发型归一化的方法计算效率高，视觉效果更为逼真。
步骤5：合成图像的后期处理；
合成图像边缘锐利、不自然，本发明中对合成图像的边缘进行中值滤波，从而获得更加自然的人脸发型合成图。
本发明的优点在于：
(1)使用发型归一化的方法合成发型和人脸，比使用人脸归一化的方法合成的图片更美观自然。
(2)提出了一种利用K均值聚类检测头发区域的方法，得到精确的头发区域。
附图说明
图1是本发明的手机图片发型合成方法流程图。
图2是人脸检测结果的示例图。
图3是头发检测结果的示例图。
图4是现有技术中人脸与头发合成效果图。
图5A和图5B分别是现有技术和本发明中合成人脸与头发的效果比较示意图。
图6A和图6B分别是合成图片后期处理前、后的对比图。
图7本发明方法在手机上的合成结果示意图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明。
本发明提供一种手机图片发型合成方法，该合成方法包含了人脸检测、头发检测、人脸与头发合成以及合成图像后期处理四个过程，结合图1，其具体实施方式为：
步骤1：手机拍摄人的头面部图片，包括目标图片和源图片。
所述的目标图片是指包含人脸区域的图片，用于进行人脸检测；所述的源图片是指包含头发区域的图片，用于进行人脸检测和头发检测，提供目标发型。
步骤2：人脸检测；
考虑到计算效率的问题，本发明中采用基于肤色的彩色图像人脸检测方法。首先是采集目标图片，利用不同型号的手机、在不同光线背景下，通过拍照的方式采集了2056张人脸目标图片，手工标注肤色区域。将已经进行标注的目标图片由RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间。具体转换公式为：
Y＝0.257×R+0.504×G+0.098×B+16
Cb＝-0.148×R-0.291×G+0.439×B+128 (1)
Cr＝0.439×R-0.368×G-0.071×B+128
其中，Y为颜色的亮度成分，Cb为蓝色浓度偏移量。Cr为红色浓度偏移量，R、G、B分别为颜色的红色、绿色、蓝色分量。
利用标注的目标图片计算人脸部分Cb与Cr的均值与协方差，建立人脸肤色的二维高斯模型，即肤色模型。对目标图片进行人脸检测时，将目标图片转换到YCbCr颜色空间，提取目标图片的色彩特征，利用训练得到的肤色模型判断肤色区域，得到人脸区域，设定人脸区域中人脸宽度为W1，高度为H1。如图2所示是人脸检测的结果。
步骤3：头发检测；
由于染发的流行，头发颜色种类多样，不易建立头发的颜色模型，利用头发的色彩模型进行头发检测的方法难以实现。本发明提出了一种利用K均值聚类来检测头发区域的方法。首先根据步骤2中的人脸检测方法在源图片上进行人脸检测得到人脸区域，设定人脸区域中人脸宽度为W2，高度为H2；然后在人脸区域精定位的基础上，将人脸矩形区域分别向四个方向各延伸1/2人脸的大小，即上下各延伸人脸矩形区域的1/2高，左右各延伸人脸矩形区域的1/2宽，将延伸的区域作为头发检测的候选区域，利用K均值聚类对候选区域中的像素点进行聚类，指定类别为2个，聚类结果为头发区域和非头发区域，将聚类得到的头发区域作为头发检测的结果，设定头发区域宽度为Wh，高度为Hh。头发检测的结果如图3所示。
步骤4：人脸与头发合成；
在人脸检测和头发检测的基础上，本发明提出了一种发型自适应人脸的方法将人脸和头发合成。假设目标图片进行人脸检测得到的人脸矩形区域中人脸宽度为W1，高度为H1；源图片中进行人脸检测得到的人脸矩形区域中人脸宽度为W2，高度为H2；源图片中进行头发检测得到的头发区域宽度为Wh，高度为Hh；发型归一化变换后得到的头发区域宽度为Wh'，高度为Hh'。对发型区域进行归一化即对头发区域的宽度和高度进行拉伸或者收缩。使得：
Hh'＝Hh×(H1/H2)，Wh'＝Wh×(W1/W2)。
如图4所示是现有技术中基于人脸归一化方法得到的人脸与头发合成的效果图，将现有技术中对人脸归一化方法和本发明提出的发型归一化方法得到的合成图片做了对比，如图5A和5B所示是两种方法得到的合成图，图5A是使用现有技术中的人脸归一化方法得到的合成图片，图5B是使用本发明中提出的发型归一化方法得到的合成图片。从图5A和5B的对比中可以看出，使用本发明提出的发型归一化方法合成的图片比使用人脸归一化方法合成的图片更自然、逼真。
步骤5：合成图像的后期处理；
图片合成后，由于人脸与头发区域在水平方向上差异较大，合成图像边缘较锐利，为了使合成效果更为自然，本发明中利用中值滤波在水平方向上对合成图片的边缘进行中值滤波处理。如图6A和图6B所示是合成图片后期处理前后的对比，图6A是后期处理之前的合成图片，图6B是后期处理之后的图片，可以看出中值滤波后的合成图片更加自然。如图7A～7C所示是本发明方法在手机上的合成结果图，其中图7A是目标图片，图7B和图7C是合成图片，可以直观看到，应用本发明的方法得到的合成图片更加美观自然，具有较好的合成效果。
Claims (4)
1.一种手机图片发型合成方法，其特征在于：包括以下几个步骤，
步骤1：手机拍摄人的头面部图片，包括目标图片和源图片；
所述的目标图片是指包含人脸区域的图片，所述的源图片是指包含头发区域的图片；
步骤2：在目标图片上进行人脸检测，得到人脸区域；
采用基于肤色的彩色图像人脸检测方法，利用肤色模型检测目标图片中人脸区域；
步骤3：在源图片上进行人脸检测和头发检测，得到头发区域；
采用步骤2的方法在源图片上进行人脸检测得到人脸区域，然后将人脸区域向四个方向各延伸1/2人脸大小，作为发型候选区域，在此发型候选区域内，利用K均值聚类得到头发区域；
步骤4：人脸与头发合成；
在人脸检测和头发检测的基础上，采用发型归一化的方法，根据人脸大小改变发型尺寸使其适应目标人脸，得到合成图像；
步骤5：合成图像的后期处理；
对合成图像的边缘进行中值滤波，得到最终的人脸发型合成图。
2.根据权利要求1所述的一种手机图片发型合成方法，其特征在于：所述的肤色模型通过如下方式得到，
采集目标图片，利用不同型号的手机、在不同光线背景下，通过拍照的方式采集人脸目标图片，手工标注肤色区域；将已经进行标注的目标图片由RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，具体转换公式为：
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其中，Y为颜色的亮度成分，Cb为蓝色浓度偏移量，Cr为红色浓度偏移量，R、G、B分别为颜色的红色、绿色、蓝色分量；
利用标注的目标图片计算人脸部分Cb与Cr的均值与协方差，建立人脸肤色的二维高斯模型，即肤色模型。
3.根据权利要求1所述的一种手机图片发型合成方法，其特征在于：步骤3中所述的K均值聚类对发型候选区域中的像素点进行聚类，指定类别为2个，聚类结果为头发区域或非头发区域。
4.根据权利要求1所述的一种手机图片发型合成方法，其特征在于：所述的发型归一化方法对头发区域的宽度和高度进行拉伸或者收缩，使得，
Hh'＝Hh×(H1/H2)，Wh'＝Wh×(W1/W2)；
其中，目标图片进行人脸检测得到的人脸矩形区域中人脸宽度为W1，高度为H1；源图片中进行人脸检测得到的人脸矩形区域中人脸宽度为W2，高度为H2；源图片中进行头发检测得到的头发区域宽度为Wh，高度为Hh；发型归一化变换后得到的头发区域宽度为Wh'，高度为Hh'。
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